group_by(学校)%>%summarise(PROP=sum(是否留过级)/n())%>%plot() 我们还可以通过学校来绘制性别和留级之间的关系,以了解性别和留级之间的关系是否因学校而异。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mutate(性别=if_else(性别=="boy",1,0))%>%ggplot(aes(x=性别,y=是否留过级,color=...
为了使参数效应的解释更加容易,我们可以对参数效应可视化。 plot(Effects) 请注意,在这两张图中,Y刻度指的是留级的概率,而不是几率。概率比几率更容易解释。每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的,假设一个学生有平均的学前教育,作为一个男孩比作为一个女孩...
group_by(学校) %>%summarise(PROP = sum(是否留过级)/n()) %>%plot() 我们还可以通过学校来绘制性别和留级之间的关系,以了解性别和留级之间的关系是否因学校而异。 mutate(性别 = if_else(性别 == "boy", 1, 0)) %>%ggplot(aes(x = 性别, y = 是否留过级, color = as.factor(学校))) +...
plot(Effects) 请注意,在这两张图中,Y刻度指的是留级的概率,而不是几率。概率比几率更容易解释。每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的,假设一个学生有平均的学前教育,作为一个男孩比作为一个女孩有更高的留级概率(~0.16)~0.11)。同样,假设一个学生有一...
plot(pre-numberFaults) 计算R-squre值,查看模型拟合情况 Rsquare=ssr/sst 从逻辑回归结果来看,模型中部分自变量对因变量的影响较为明显,达到了0.01的显著性水平,具有一定的理论意义。然而从AIC的值来看,达到了4024.881,数值较大,说明模型的拟合度较差,有进一步改进的空间。 一般认为计算条件数kappa(X),k<100,说明...
plot(pre-numberFaults) 计算R-squre值,查看模型拟合情况 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Rsquare=ssr/sst 从逻辑回归结果来看,模型中部分自变量对因变量的影响较为明显,达到了0.01的显著性水平,具有一定的理论意义。然而从AIC的值来看,达到了4024.881,数值较大,说明模型的拟合度较差,有进一步改...
plot(Effects) 请注意,在这两张图中,Y刻度指的是留级的概率,而不是几率。概率比几率更容易解释。每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的,假设一个学生有平均的学前教育,作为一个男孩比作为一个女孩有更高的留级概率(~0.16)~0.11)。同样,假设一个学生有一...
plot(Effects) 1. 请注意,在这两张图中,Y刻度指的是留级的概率,而不是几率。概率比几率更容易解释。每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的,假设一个学生有平均的学前教育,作为一个男孩比作为一个女孩有更高的留级概率(~0.16)~0.11)。同样,假设一个学生...
> plotx, itte(fi1log,typ" > pot(,y 图1:逻辑回归的小鼠数据和拟合值。b)我们拟合一个带有概率链接的模型。 配套模型: 同样,这两个参数都很重要(P 值<0.01) 添加x 时偏差的变化是显着的(P 值 = )。模型不能通过删除 x 来简化。 图2:小鼠数据和拟合值(虚线:概率链接)。使用 probit 链接的模型略...
plot(pre-numberFaults) 计算R-squre值,查看模型拟合情况 Rsquare=ssr/sst 从逻辑回归结果来看,模型中部分自变量对因变量的影响较为明显,达到了0.01的显著性水平,具有一定的理论意义。然而从AIC的值来看,达到了4024.881,数值较大,说明模型的拟合度较差,有进一步改进的空间。 一般认为计算条件数kappa(X),k<100,说明...